Lista Análise Exploratória de Dados com R - Parte 1 - 2

Importando bibliotecas que serão utilizadas

library(xts)
library(dplyr)
library(purrr)
library(stats)
library(plotly)
library(janitor)
library(ggplot2)
library(seasonal)
library(forecast)
library(lubridate)
source("./source/multiplot.R")

1. Carregando base, aqui deve-se tomar o cuidado de tratar os nomes das variáveis, transformar o tipo das datas, além de escolher o cabeçalho corretamente

data <- readxl::read_excel(path = "./inputs/retail.xlsx", range = "A2:GH383") %>% 
  janitor::clean_names() %>% 
  dplyr::mutate(date = as.Date(series_id)) %>%
  dplyr::select(-series_id)

2. Convertendo a variável “a3349398a” para time series

data_ts <- data$a3349398a %>% 
  stats::ts(
    start = c(
      lubridate::year(dplyr::first(data$date)),
      lubridate::month(dplyr::first(data$date))
    ),
    end = c(
      lubridate::year(dplyr::last(data$date)),
      lubridate::month(dplyr::last(data$date))
    ),
    frequency = 12
  )

3. Explorando a série escolhida

A partir das visualizações obtidas da série, é possível observar que a mesma apresenta uma tendência de crescimento linear, alguns poucos ciclos e bastante sazonalidade.

4. Decompondo a série utilizando o método X11

data_fit <- seasonal::seas(data_ts, x11 = "")

Plotando o resultado

data_fit %>% forecast::autoplot()

p <- data_fit %>% as.data.frame() %>% 
      ggplot(aes(x = date, y = final)) + 
      geom_line() +
      labs(title = "Série decomposta com o método X11")

ggplotly(p)

Alguns pequenos outliers apareceram, como por exemplo na data 2009-11.